AIが関税遅延を克服する3つの方法

宇宙の広大な空間を通る小惑星のフィールドを航行するように、輸送、出荷、物流プロセスは、固有の複雑さとともに展開します。国境を越えた電子商取引の取引は、2028年までに107%増加して「宇宙」に到達する予定です。これにより、出荷の増加に伴い、関わる文書の量も天文学的になります。

これらの文書の不適切な取り扱いは、追加の倉庫料金、商品の劣化、納期の遅れ、注文のキャンセルなど、さまざまな悪影響をもたらす可能性があります。これらのミスは収益サイクルに深刻な影響を及ぼすだけでなく、顧客の体験とブランドの評判にも損害を与えます。

国際商業会議所と世界貿易機関によると、国際出荷ごとに平均36種類の文書が交換され、240部のコピーが作成されます。しかし、文書のうち1%しか完全にデジタル化されていないため、多くの物流組織はこれらのプロセスの圧力に直面しています。

これらの遅延の根本的な原因となる最も一般的な問題は、量が多いものの、性質は単純であるため、サプライチャーンの意思決定者は、積極的で戦略的で、AIとイノベーションの最前線に立っていれば、これらの問題を防ぐための有効な措置を講じることができます。

専門のAIソリューションを活用することで、サプライチャーンのリーダーは、輸送と物流プロセスで発生する3つの一般的な課題を解決できます。

過剰な手動データ入力を削減する

国際出荷で伴う運送書、請求書、関税清算書などの文書の量は、手動で処理するにはあまりに多すぎます。年間4500万件の船荷証券が発行されています。如果あなたのワークフローには、頻繁で繰り返しの手動データ入力を従業員に割り当てることが含まれている場合、あなたはすでに後れをとっており、長い時間がかかる可能性が高くなります。

人工知能の革命について十分に知識のあるビジネスリーダーは、基礎的なモデルだけを展開することは、ビジネスのニーズを満たすには十分ではなく、実際には高価で非効率的で効果のない行為であることを既に認識しています。

その代わりに、特定のタスクとビジネス状況に優れた「目的構築」AIソリューションを活用することが賢明です。これらのソリューションは、コストと不正確さのリスクを削減し、より高いビジネス価値をもたらし、現実世界の課題を解決します。

この戦略は、世界的な醸造所グループであるカールスバーグが採用しました。カールスバーグは、インテリジェントな文書処理（IDP）を使用して、毎月140時間の作業を節約し、92%のタッチレスな注文処理率を達成し、出荷を加速し、顧客の満足度を高めました。

カールスバーグの注文入力と納品登録プロセスは以前、非常に手動で行われていました。しかし、納品書のスキャニングプロセスを自動化することで、ビールの大手メーカーは大幅な効率性の向上を経験し、専門的で焦点を当てたAI戦略でこの物流の課題を克服しました。

文書の正確性と規制への準拠を確保する

不正確または規制に準拠していない書類は、大きなボトルネックを引き起こし、財務上の罰金を引き起こす可能性があり、間違いを許す余地はほとんどありません。

AIなしで関税書類を扱うことは、ポータルガンなしで『リック・アンド・モーティ』の冒険に出ることと同様で、混沌で遅延に満ちています。インテリジェント・ドキュメント・プロセッシング（IDP）は、文書のマルチバースを制御するためのツールであり、文書化のすべてのステップが完全に準拠していることを保証します。

BREXITの後、アイリッシュペイストリー・サプライヤーのポートムナ・ペイストリーは、輸送と物流文書からデータを100%の精度で抽出するためにAIを使用して、関税清算プロセスを加速化しました。人間の監視が必要ないまま、規制への準拠を維持しました。

ポルトムナは、EU/UK国境での関税清算時間を1時間から5分に短縮しました。これにより、手動入力を必要とせず、コストのかかる遅延を減らし、製品が店頭に適切なタイミングで到着することを保証しました。

税金と料金の精確な支払いを促進する

国際出荷における規制上の重要な側面である関税コードは、バレエダンサーのように、コストのかかるミスを避けるために、精度と調整が必要です。商品をこれらのコードに正確に分類することは不可欠です。分類ミスは、罰金や遅延を意味します。AIは、関税コードに必要な精度をもたらします。物流のバレエは、ミスなく進みます。

ドイツポストDHLグループは、世界最大の物流会社で、220以上の国に570,000人を雇用し、国境を越えて出荷しています。このような大規模なスケールでは、効率性と細部への注意が必要です。世界中のさまざまなコードに適合する必要があります。

請求書や関税書類からのデータのAIによるキャプチャ、分類、抽出を使用することで、DHLは70%の効率性を向上させ、124の異なるベンダーからの数千の請求書を自動化しました。

AIへの目的を持ったアプローチを維持する

輸送と物流プロセスには、避けることができない複雑さがあり、国際的に出荷する際に発生する課題に一概的に対応できるソリューションはありません。

適切な注意を払わずにAIを実装しようとすることは、実際の価値を生み出す可能性は低く、過去1年で登場した多くのAIスタートアップによってなされる、不実な主張に反するものです。目標に基づく戦略とデータに基づく意思決定が、成功への道です。サプライチャーンのリーダーは、既存のツールを使用して、自動化の取り組みを導き、運用の優秀性を達成する必要があります。

ビジネスプロセスを最大限に活用するために、意思決定者は、AIを活用したタスクとプロセスのマイニングを使用して、コアプロセスを分析し、改善の機会を特定し、すべてのイノベーションと知能型自動化の試みが、効率性の向上への意図的な道筋上にあることを保証できます。

高度なプロセスインテリジェンスプラットフォームは、AIを使用して、ワークフローの改善提案の結果を予測することで、意思決定者が、投資の影響を理解できるようにします。これは「プロセスシミュレーション」と呼ばれます。この機能は、失敗した試み、技術的負債、無駄になったリソースのリスクを減らすことで、知能型自動化への障壁を低減します。

物流の複雑な景色では、精度がプロラリーのペースで競争する場所で、戦略にAIを組み込むことは、完璧に航行されたカーブのような、旅のすべての部分を滑らかで効率的なものにすることです。そこでは、速度だけではなく、決定ごとに精度が重要です。この時間とミスの戦いでは、意図的なAI駆動の戦術があなたを先導し、潜在的な遅延をあなたの後部ミラーのちらつく影に変えます。